| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 选题动机及意义 | 第11-12页 |
| 1.4 论文工作及章节安排 | 第12-14页 |
| 1.4.1 论文工作 | 第12-13页 |
| 1.4.2 章节安排 | 第13-14页 |
| 第二章 车载自组织网络邻居发现算法分析 | 第14-25页 |
| 2.1 移动自组织网络简介 | 第14-15页 |
| 2.2 车载自组织网络 | 第15-17页 |
| 2.2.1 VANET网络架构 | 第15页 |
| 2.2.2 VANET主要特点 | 第15-17页 |
| 2.3 车载自组织网络的邻居发现算法 | 第17-24页 |
| 2.3.1 车载自组织网络中的路由协议 | 第17-18页 |
| 2.3.2 DSDV协议 | 第18-19页 |
| 2.3.3 DSR协议 | 第19-20页 |
| 2.3.4 AODV协议 | 第20-22页 |
| 2.3.5 路由协议总结 | 第22页 |
| 2.3.6 HELLO协议 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于卡尔曼预测的车辆实时位置预测 | 第25-34页 |
| 3.1 卡尔曼滤波器预测模型介绍 | 第25-28页 |
| 3.1.1 卡尔曼滤波器 | 第25-26页 |
| 3.1.2 卡尔曼滤波器预测模型 | 第26-28页 |
| 3.2 基于卡尔曼滤波的车辆轨迹预测模型 | 第28-31页 |
| 3.2.1 模型建立及初始化 | 第29-30页 |
| 3.2.2 模型的预测和更新 | 第30-31页 |
| 3.3 卡尔曼滤波轨迹预测模型的误差分析 | 第31-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于卡尔曼滤波移动预测的快速邻居发现算法 | 第34-42页 |
| 4.1 基于卡尔曼滤波器移动轨迹预测的HELLO协议 | 第34-39页 |
| 4.1.1 算法描述 | 第34-35页 |
| 4.1.2 协议设计 | 第35-37页 |
| 4.1.3 探测邻居节点的离开 | 第37页 |
| 4.1.4 探测邻居节点的到达 | 第37-38页 |
| 4.1.5 节点位置预测中的误差分析 | 第38-39页 |
| 4.2 AODV中HELLO协议 | 第39-40页 |
| 4.3 基于移动预测的自回归HELLO协议 | 第40-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 性能评价 | 第42-53页 |
| 5.1 NS-2 仿真软件 | 第42页 |
| 5.2 仿真场景设计 | 第42-43页 |
| 5.3 KFH算法的性能分析 | 第43-52页 |
| 5.3.1 Hello负载 | 第43-44页 |
| 5.3.2 邻居错误率 | 第44-47页 |
| 5.3.3 邻居正确率 | 第47页 |
| 5.3.4 数据包投递率 | 第47-49页 |
| 5.3.5 路由消耗 | 第49-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 总结 | 第53-54页 |
| 6.2 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |